掌握Aivia 机器学习,轻松精准分析各类图像

内容简介:

研究者辛苦得到了实验样本,但是拍出的图片可能有背景太高、人工分析繁琐等的问题。这些不太理想的2D到5D(xy→xyztl)的data,可以使用Aivia机器学习功能进行分析——pixel classifier 和object classifier 工具可以迅速地自动识别感兴趣结构,并进行计数、位置关系、信号强度等分析,帮助研究者快速得到可靠的结果,从数据中发现隐藏的细节。

这次培训我们选取了三个有代表性的图片,来向大家展示Aivia的强大数据分析能力。

1、高背景厚样本

2、结构不规则的荧光图像

3、依赖于手动分析的电镜图片

数据来源:厦门大学生物医学仪器共享平台,电镜室姚路明博士、吴彩明博士

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时间:2022年4月19日    14:30-15:30

主讲

包沈源博士

毕业于华东理工大学先进材料与制备技术专业。博士后工作于华东理工大学物理化学专业。现任职于徕卡显微系统材料电镜制样工程师,长期从事材料制备和电镜图像分析工作,从理论基础到分析表征都具有丰富经验。

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